Идеология идеального общества
Open WorldOpen ConsciousnessFeedback Enter website
Квадрат Пифагора
Позволяет определить задатки, склонности и способности, заложенные человеку в момент его рождения.
Социальная сеть Антакарана Книга Урантии Электронная версия одного из уникальных мировоззренчкеских трудов второй половины ХХ века Игра "Лила чакра" Игра самопознания Лила создана в Индии много веков назад. С помощью игры Лила меняется жизнь и судьба. |
Ученые научились определять местоположение человека по задержкам в доставке SMSFriday, 23 June 2023 11:40 Американские ученые разработали способ примерного определения местоположения пользователя через SMS незаметно для него. Метод, которым воспользовались исследователи из Северо-Восточного и Нью-Йоркского университетов, получил название «Freaky Leaky SMS». Он не дает 100% результата, однако помогает с точностью от 62% до 96% определить, где именно находится абонент.При этом в основе методики лежат SMS-сообщения и анализ задержки получения отчета об их доставке. Такие отчеты формируются SMS-центром в сети мобильной связи и предназначены для уведомления абонента о статусе отправленного им сообщения. «Ученые разработали алгоритм машинного обучения, который анализирует временные данные в этих SMS-ответах, чтобы определить местоположение получателя», - отмечается в статье. Для сбора данных было отправлено несколько SMS на телефонный аппарат человека, чье местоположение необходимо было выяснить. При этом сообщения могли быть замаскированы как под рекламную рассылку, так и представлять собой пустое SMS, которое не отображается на экране устройства получателя. Несмотря на то, что формально пользователь не получает такое «бесшумное» сообщение, оно фиксируется SMS-центром. Авторы методики отправляли 20 «бесшумных» SMS в час на протяжении трех дней в Соединенных Штатах, Объединенных Арабских Эмиратах и семи европейских странах, использовав подключение к десяти различным сотовым операторам, а также разные коммуникационные технологии и поколения. Они фиксировали время ожидания получения отчета о доставке каждого сообщения и на основе этих данных сделали модель машинного обучения, в которой использовалось в общей сложности 60 узлов (10 входных, 10 выходных и 40 скрытых), местоположение адресата, тип сети сотовой связи, а также расстояние устройства от базовой станции. В итоге выяснилось, что модель показывает высокую точность, определяя, находится ли объект внутри страны и за границей (96%), чуть хуже выглядят данные о том, в какой стране находится абонент (92%) и достаточно хорошие результаты получились для местоположения в одном регионе (62–75%). Точность выдаваемых алгоритмом результатов зависит от того, где именно находится человек, и используемого им оператора связи. В частности, система корректно определяла местонахождение получателя SMS внутри Германии – в 68%, Греции – 79%, ОАЭ – 76%. «Наилучшие результаты были у Бельгии: в среднем 86 % правильных ответов и 95% в наиболее эффективном регионе», - отмечают исследователи. Несмотря на проведение достаточно долгой подготовительной работы, система вполне может быть использована злоумышленниками и представляет потенциальную угрозу для пользователей мобильных устройств, отмечает издание.
|
PollHumanity is in a deep crisis. What will be next?Pressing topic
Is there any light at the end of the tunnel? Our partnersНаш баннер |